उदाहरणमा प्रयोग गरिएको आइरिस डाटासेट फेला पार्नका लागि UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरी मार्फत पहुँच गर्न सकिन्छ। Iris डेटासेट वर्गीकरण कार्यहरूका लागि मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा सामान्यतया प्रयोग हुने डेटासेट हो, विशेष गरी शैक्षिक सन्दर्भहरूमा यसको सरलता र विभिन्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रदर्शन गर्ने प्रभावकारिताका कारण।
UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरी मेसिन लर्निङ समुदायमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने स्रोत हो जसले अनुसन्धान र शैक्षिक उद्देश्यका लागि विभिन्न डेटासेटहरू होस्ट गर्छ। Iris डेटासेट UCI भण्डारमा उपलब्ध डाटासेटहरू मध्ये एक हो र तपाईंको मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूमा प्रयोगको लागि सजिलैसँग पहुँच गर्न सकिन्छ।
UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरीबाट आइरिस डाटासेट पुन: प्राप्त गर्न यी चरणहरू पालना गर्न सकिन्छ:
1. https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php मा रहेको UCI मेसिन लर्निङ रिपोजिटरी वेबसाइटमा जानुहोस्।
2. वेबसाइटको "डेटासेटहरू" खण्डमा नेभिगेट गर्नुहोस्।
3. उपलब्ध डाटासेटहरू मार्फत ब्राउज गरेर वा वेबसाइटमा खोज कार्यक्षमता प्रयोग गरेर आइरिस डाटासेट खोज्नुहोस्।
४. यसलाई प्रयोग गरिएको मेसिन लर्निङ वातावरणसँग मिल्ने ढाँचामा डाउनलोड गर्नुहोस्। डेटासेट सामान्यतया CSV (अल्पविराम-विभाजित मानहरू) ढाँचामा उपलब्ध हुन्छ, जुन सजिलैसँग डेटा हेरफेर र विश्लेषणको लागि Python's pandas library जस्ता उपकरणहरूमा आयात गर्न सकिन्छ।
वैकल्पिक रूपमा, पाइथनमा स्किट-लर्न जस्ता लोकप्रिय मेसिन लर्निङ लाइब्रेरीहरू मार्फत सीधै आइरिस डाटासेट पहुँच गर्न सकिन्छ। स्किट-लर्नले आइरिस डाटासेट लोड गर्नका लागि बिल्ट-इन प्रकार्यहरू प्रदान गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई डेटासेटलाई छुट्टै डाउनलोड नगरी पहुँच गर्न सजिलो बनाउँछ।
तल आइरिस डाटासेट लोड गर्न स्किट-लर्न प्रयोग गरेर पाइथनमा कोड स्निपेटको उदाहरण छ:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
माथिको कोड स्निपेट चलाएर स्किट-लर्न प्रयोग गरेर आइरिस डाटासेट सिधै पाइथन वातावरणमा लोड गर्न सकिन्छ र मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा केही हातहरूका लागि डाटासेटसँग काम सुरु गर्न सकिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्